Open3D最小二乘法拟合平滑点云

最新推荐文章于 2024-07-20 00:00:00 发布

jjm2002

最新推荐文章于 2024-07-20 00:00:00 发布

阅读量460

点赞数 4

分类专栏：点云配准Python 文章标签：最小二乘法算法机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_58060770/article/details/138001272

版权

点云配准Python 专栏收录该内容

24 篇文章 ¥19.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本文介绍了如何使用Python和Open3D库通过最小二乘法来平滑点云数据。首先计算点云的中心点和协方差矩阵，接着找到最小特征值对应的特征向量作为平面法向量。然后，对于每个点，搜索邻近点并拟合平面，将点投影到平面上，得到平滑后的点云。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、代码

Python

import numpy as np
import open3d as o3d


def fit_plane_least_squares(points):
    # 计算中心点
    centroid = np.mean(points, axis=0)

    # 计算协方差矩阵
    cov_matrix = (points - centroid).T.dot(points - centroid)

    # 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
    eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eigh(cov_matrix)

    # 最小特征值对应的特征向量就是平面的法向量
    normal = eigenvectors[:, np.argmin(eigenvalues)]
    return centroid, normal


def smooth_point_cloud(pcd, radius):
    # Create a new PointCloud object
    smoothed_pcd = o3d.geometry.PointCloud()
    smoothed_points = []

    # Build KDTree for the input point cloud
    kdtree = o3d.geometry.KDTreeFlann(pcd)

    # For each point, perform least squares plane fitting
    for

了解本专栏